Використання класичних технік відновлення втрачених регіонів зображення для покращення роботи моделей глибокого навчання
У сучасному світі щодня кількість наявної інформації зростає експоненційно. Велика частина цих даних належить до візуальних даних. Відповідно зростає попит на алгоритми опрацювання зображень. Традиційно першими підходами до задач комп’ютерного зору були класичні алгоритми без використання машинного навчання. Такі підходи зазвичай обмежені багатьма чинниками. Це стосується насамперед умов, накладених на вхідні зображення, – ракурс знімання, освітлення, положення об’єктів на сцені тощо. З іншого боку, класичні алгоритми не можуть задовольнити потреби сучасних задач комп’ютерного зору.